flash-attn) (3.2.0)\nRequirement already satisfied: sympy==1.13.1 in /usr/local/lib/python3.10/site-packages (from torch->flash-attn) (1.13.1)\nRequirement already satisfied: mpmath<1.4,>=1.1.0 in /usr/local/lib/python3.10/site-packages (from sympy==1.13.1->torch->flash-attn) (1.3.0)\nRequirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in /usr/local/lib/python3.10/site-packages (from jinja2->torch->fla
"1girl, 1boy"ぐらいシンプルでも１人しか描かれない傾向があって、anything-v3だとその傾向がより強いですけど、negative promptに"1girl"と入れてあげると、バランスよく２人描かれやすくなるというハックを見つけました。 左：negative prompt なし 右：あり#stablediffusion #anythingv3 pic.twitter.com/RFGW979cCj — 七師🐾🖋 (@tomo161382) November 19, 2022 "1girl, red hair, blue eye"で、目の色に赤色が混ざる問題も、同じようにnegative promptで回避可能でした。要素が３つ以上になると工夫が必要そうですが。 左：negative promptなし 右："1girl, blue hair, red eye"をnegat
() プロンプトの強弱 語句を（ ）、[ ]で囲むことでプロンプトの効果を強調、控えめにできます。 (abc)・・・abcへの注目度を1.1倍増加する。→ abcの効果を1.1倍する。 [abc]・・・abcへの注目度を1.1倍減少する。→ abcの効果を1/1.1倍＝0.91倍する。 (school uniform:1.2)の様に空白を挟んでいても、括弧で括ってる範囲全部効きます。
Announcing Anim4gine - The ultimate anime-themed SDXL model! Retrained from scratch with 8.4 million images, this powerhouse iteration of Animagine-XL brings an unprecedented character roster and cutting-edge anime generation capabilities, powered by months of curation and 2650 GPU hours of intensive training.
こんにちは！悠です！ 今回は「Stable Diffusion」で、矛盾した2つのプロンプト（例えばblue skyとsunsetなど）を、上手く1枚のイラストに表現できるようになる拡張機能「Neutral Prompt」に関して紹介していきます。 この拡張機能はリポジトリの説明欄があまりにも難しいため、私の解釈が間違っている可能性があります。もし実際に試した方で、「この説明違うなあ？」と思われた方はコメント欄で教えていただけると嬉しいです！ 使い方には非常に癖があるんですが、イラストの表現の幅を広げてこれまでに見たことがないような1枚を生成できるかもしれない拡張機能なので、ぜひ試してみて下さいね！ アイキャッチ画像はモデルに「Agelesnate」、LoRAに「flat2」を使用しています。 「Neutral Prompt」とは？ GitHub - ljleb/sd-webui-neut
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事で書くこと stable-diffusion-webuiを100時間くらい触った上で、手っ取り早くクオリティを上げるために知っといたほうがいいこと テクニック、記事リンク、関連サービスを書きます 筆者はWebエンジニアだけどAI素人です 言葉もあやふやなので修正歓迎です この記事で書かないこと 導入方法 エンジニアはもちろんgitで導入したほうが更新が楽でよいです ❗️最新情報2024/12追記❗️ 現在主流なのは以下のReForgeとv-pred対応モデルを使っての画像生成となります 凄まじい性能アップがされてる上に、GPUは
絵文字構文 基礎構文 Ctrl＋Cでコピーできます。 プロンプト ((ultra-detailed)),masterpiece,best quality,(1 girl),(illustration),((((full-length figure)))), paint right up to the tip of the head,((transparent background)),(solo),standing,(wearing shoes on feet), ((is wearing ●●●)),good girl, beautiful detailed eyes,good looking,((an extremely delicate and beautiful)),make the eyes the same shape and color on both sides, ネガティ
はじめに※1/10追記：コメントでご指摘いただきましたが、キャプションが有効（CrossAttentionが存在する）なのはblock 1, 2, 4, 5, 7, 8, 12, 16 ~ 24です。他のblockのキャプションは無視されます。確認が足らず失礼いたしました。 ご指摘いただいたgcem156氏に感謝します。 U-Netの構造については以前の記事に書きました。 U-NetはText Encoderからの出力を受け取り、それに沿うように（プロンプトを再現するように）画像生成を行いますが、Text Encoderの出力はU-Netのブロックそれぞれに渡されます。つまり25個のブロックそれぞれで受け取っていることになります。 通常はそれぞれが同じプロンプトの情報（conditioning）を受け取りますが、別々にすることも可能ではないか、ということで試してみたのがこの記事になります。
画像生成AIで大量生成した画像の整理に良さそうなアプリケーションを探していたところ、とても動作が軽く、使い勝手の良いアプリケーション“Eagle”を見つけましたので、使い始めてみました。 今では10万枚を超える画像をEagleで管理していますが、AI絵の生成には手放せないソフトとなっています。 素晴らしく便利なソフトなので、大量に生成している方は、是非使ってみることをお勧めします！ 画像生成AIは大量の画像との勝負画像生成AIは今までのイラスト作成とは異なり、指定したPromptで大量に画像生成→気に入った絵を探すことになりますので、あっという間にストレージが大量の画像で埋まります。 あっという間に埋まるストレージ上の画像は、出力した絵を格納しているフォルダですが、ファイル数は7万3千、このうち半分はPromptなどの情報を記載したテキストファイルなので、画像数は3万6千枚といったところで
Promptを工夫することで色汚染は防げるか？ NovelAIやStable Diffusion、Anythingなどで 「この服を青くしたい！」や「髪色を金髪にしたい！！」 といったことはありませんか？ 私はあります。 しかし、ある箇所に特定の色を指定しても 想定外のところにまで色が移ってしまうことがありませんか？ 私はあります。 こんなAIイラストあるあるを言ったところで、 例えば、以下のような色指定をしてみます。 この記事内では、 ある色を指定することをそのまま「色指定」、 色が想定していない箇所に移ることを「色汚染」と 便宜上呼ぶことにします。 何も意識せず色指定してみる (1girl: 2.0), (illustrations: 1.3), (best quality: 1.3), (official concept art: 1.2), (outline: 1.2), (dyn
はじめにこんにちは、でべろぱです。画像生成AIに奇妙な形の人体ばかり描かれて嫌になった経験のある方、居らっしゃいますよね？ 歪んだりぐちゃぐちゃになった人体を抑えつける呪文、元素法典に mutated hands and fingers とかそういう記述がありますが、今回提案するのはその発展案です。 それでは早速いってみましょう！ mutated hands and fingers (元素法典より) って何だ？元素法典の習熟に励んでいる方なら、 mutated hands and fingers のような mutated ○○ シリーズをネガティブプロンプトに使ったことがあるでしょう。 extra ○○, missing ○○, fused ○○ とよくセットで元素法典に登場します。 直訳すれば「mutated ○○ は 奇形の○○」「extra ○○ は 余分な○○」「missing ○
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